Análise para Delineamentos com Medidas Repetidas
Análise de Dados Ambientais
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
MEDIDAS REPETIDAS
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
Assim como nas ANOVAS anteriores, o objetivo da ANOVA - MR continua sendo comparar médias.
Entretanto, o escore a ser comparado não é entre diferentes grupos, mas sim de um único grupo comparado com si próprio.
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
| Nome | Característica | Exemplo |
|---|---|---|
| ANOVA - MR | Uma variável dependente mensurada 3 (ou+) vezes | Adubação ( de base, plantio, cobertura) |
| ANOVA FATORIAL - MR | Uma (ou +)variáveis de grupo mensuradas 3 (ou +) vezes | Adubação ( de base, plantio, cobertura) X Diferentes níveis [N e N + micro] |
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
Mesmas amostras (Condições diferentes)
| Taboa | Sem resina | 1x resina | 2x resina |
|---|---|---|---|
| Amostra 1 | 7 | 6 | 8 |
| Amostra 2 | 4 | 9 | 9 |
| Amostra 3 | 6 | 5 | 6 |
| Amostra 4 | 8 | 7 | 7 |
| Amostra 5 | 9 | 4 | 4 |
| Amostra 6 | 8 | 8 | 5 |
| Amostra 7 | 5 | 10 | 8 |
| Amostra 8 | 6 | 8 | 7 |
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
Pressuposto de normalidade (S-K, K-W);
Pressuposto de homogeneidade (Levene);
Esfericidade (Com três ou mais condições/tempo) (Mauchly);
Distribuição normal dos resíduos.
Novo pressuposto: Esfericidade** **(Com três ou mais condições/tempo)
- Teste de esfericidade de Mauchly
- Avalia a igualdade da diferença das variâncias entre os diferentes tempos ou condições
- *p** *< 0,05 (Esfericidade não assumida)
- *p** *> 0,05 (Esfericidade assumida) Isso que você deve esperar
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
Correções ao pressuposto da esfericidade
Importante:
Normalidade dos resíduos
Não se refere mais à distribuição da variável, mas sim, dos** **resíduos (i.e., variância não explicada pelo modelo);
ANOVA MEDIDAS REPETIDAS
Expected Maximization (Maximização Esperada):
Os dados de todos os respondentes são utilizados para tentar estimar a melhor resposta do sujeito aos dados faltantes;
O processo se incia com a média dos itens e com o padrão de covariância das variáveis.
É gerado o primeiro banco sem missing;
Com esse novo banco completo, um novo processo é feito, buscando substituir novamente os valores que anteriormente tinham missing;
É repetido “N” vezes, até que não haja mais diferenças estatisticamente significativas.
MISSING
Substituição pela média
A média dos itens permanece a mesma
Aumenta o poder da amostra
Desvantagem:
Multiple Imputation (Imputação Múltipla):
MISSING
Obrigado!
Luiz Diego Vidal Santos
Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)
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